Від полів до пустель: як глибина ґрунтових вод впливає на майбутнє водопостачання США

Скільки прісної води мають Сполучені Штати? Це складне питання, оскільки більшість води знаходиться під землею на різних глибинах.

Раніше на нього відповідали непрямими методами. Але точне знання про доступність ґрунтових вод критично важливе для боротьби з дефіцитом та забрудненням води.

Джерело: phys.org

Тепер дослідники з Прінстонського та Університету Аризони вперше створили надзвичайно детальну карту ґрунтових вод континентальної частини США. Поєднавши прямі вимірювання з методами штучного інтелекту, вони отримали оцінку глибини залягання підземних вод з роздільною здатністю близько 30 метрів.

Їхні результати, опубліковані в журналі Communications Earth & Environment, показують, що загальний обсяг ґрунтових вод становить 306 000 кубічних кілометрів. Це понад у 13 разів більше за об’єм усіх Великих озер. Хоч загальна цифра відповідає попереднім оцінкам, новий метод виявив раніше невідомі запаси мілководдя, критично важливі для сільського господарства.

Для створення карти науковці поєднали понад мільйон прямих вимірювань глибини ґрунтових вод з даними про клімат і геологію. Ці дані використали для навчання алгоритмів ШІ, які оцінили глибину в місцях, де вимірювань не було.

Континентальну частину США розділили на сітку з понад 8 мільярдів квадратів розміром 30x30 метрів і для кожного розрахували глибину. Поєднавши цю інформацію з оцінками пористості гірських порід, команда обчислила загальний обсяг води.

Нова модель, заснована на даних та ШІ, має просторову роздільну здатність у понад 1000 разів вищу, ніж у попередніх фізичних моделях, і вимагає набагато менших обчислювальних потужностей. Вона також розраховує ступінь невизначеності для кожної локації.

Результати публічно доступні на платформі HydroFrame і вже викликали інтерес як у науковців, що вивчають якість води, так і в місцевих управлінців та фермерів, які приймають мільйони рішень щодо зрошення.

Команда вже почала працювати над поширенням методу на інші регіони, включаючи Європу та Австралію, з метою створити глобальну фундаментальну модель ґрунтових вод на основі машинного навчання.